空間關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應用.pdf

1、空間數(shù)據(jù)挖掘是從空間數(shù)據(jù)庫中提取隱含的預測信息，找出最有價值的知識來指導科學決策，這已經(jīng)成為人們研究和應用的熱點；在空間關聯(lián)規(guī)則挖掘中，基于空間事務的挖掘方法雖是目前應用較為廣泛的技術，然而頻繁項目集的構建和修剪技術是其用于海量空間數(shù)據(jù)挖掘的難點之一。
　　隨著數(shù)字化電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，空間數(shù)據(jù)挖掘在電力系統(tǒng)中的應用已成研究的重點；在電網(wǎng)可視化管理系統(tǒng)中，拓撲分析搜索的節(jié)點和線元素數(shù)目是影響電網(wǎng)分析效率的主要因素；由于現(xiàn)有的挖掘算

2、法存在不足，其不能有效地提高拓撲分析的速度，故需研究有效的空間關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，用在電網(wǎng)可視化管理系統(tǒng)中提高電網(wǎng)分析的效率。
　　針對空間關聯(lián)橫向挖掘中存在的不足，即現(xiàn)有的空間橫向挖掘算法，雖改進了候選頻繁項的構建和修剪技術，但其不能有效地提取包含空間對象個數(shù)較多的單層橫向空間關聯(lián)規(guī)則；論文首先提出一種基于交替搜索的空間事務挖掘算法ASTMAS(An algorithm of spatial transaction mining

3、based on alternate search)，其適合挖掘同一空間模式下不同空間對象之間的關聯(lián)；該算法主要是通過改變傳統(tǒng)構建頻繁項的方式和現(xiàn)有二進制挖掘算法的搜索策略，在海量空間數(shù)據(jù)挖掘中提取包含任何數(shù)目空間對象的單層橫向空間關聯(lián)規(guī)則；算法運用了數(shù)字的遞增和遞減兩種方式雙向產(chǎn)生候選頻繁項，實現(xiàn)交替搜索提取空間關聯(lián)規(guī)則；并且在計算支持數(shù)時，其用數(shù)字特征減少被掃描空間事務的個數(shù)；模擬實驗表明其效率比現(xiàn)有算法高。將其應用到電網(wǎng)可視化管理

4、系統(tǒng)中，刪除與供電源不相關的設備，減少拓撲分析搜索的節(jié)點或線元素數(shù)目，提高“供電范圍分析”功能的執(zhí)行效率，通過系統(tǒng)性能評估體現(xiàn)了算法的實用性。
　　其次，針對現(xiàn)有基于空間事務的挖掘算法不能夠有效地提取跨層橫向空間關聯(lián)規(guī)則，論文再提出一種基于數(shù)字遞增的跨層(多層)空間事務挖掘算法AMSTMDA(An algorithm of multilayer spatial transaction mining based on digital

5、 ascending)，其適合挖掘不同空間模式下的不同空間對象之間的關聯(lián)；該算法主要是通過改進構建頻繁項的技術和空間數(shù)據(jù)的存儲方式，在海量空間數(shù)據(jù)中提取跨層橫向空間關聯(lián)規(guī)則；算法用二進制數(shù)表示空間拓撲關系改進了數(shù)據(jù)存儲方式，并用數(shù)字遞增方式產(chǎn)生候選頻繁項，實現(xiàn)空間拓撲關聯(lián)挖掘，模擬實驗表明了算法的高效性；將其應用到電網(wǎng)可視化管理系統(tǒng)中，刪除與停電操作不相關的設備，減少拓撲分析搜索的節(jié)點或線元素數(shù)目，提高“最優(yōu)化停電方案分析”功能的執(zhí)行效